「ケチ上等！GPU費用を節約するため4台のカメラ映像を1度に映像解析するのに苦労した」

ディープラーニング研究の一環として、2019/10/7にQiitaへ技術解説記事「ケチ上等！GPU費用を節約するため4台のカメラ映像を1度に映像解析するのに苦労した」を投稿しました。
映像解析では長時間GPUを占有しますが、マイニングの影響などで非常にGPUコストが高くなっていたため、何とかGPUを節約できないか？と4分割映像を一度に映像解析したトライアルです。システムには弊社のTrafficBlade-Dを使用しました。画像でお分かりの通り、4つの映像を1つにまとめて合計15車線分の映像で車両の速度や車間距離などを検出しております。

記事では
トップ画像とサンプルムービーについて
なぜGPU費用の節約を考える必要があるのか？
ケチ作戦1：1枚のGPUボードで複数の映像を処理させよう⇒大失敗(10/5追記:大成功)
ケチ作戦2：4台のカメラ映像を同時に解析させてみよう⇒成功
苦労した点その１：車線の判別とログの分離
苦労した点その２：速度と車間距離の算出
処理速度とか解析精度とか雑感
などを紹介しております。記事本文はこちらからどうぞ。

また4画面同時解析のサンプルムービーとしてこちらをご用意しております。
処理時間としては4本分の処理時間を約1.22本分くらいに短縮できたため、技術的な成果があったと考えております。